SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-05 00:16
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多智能体协调器是一个用于协调多个长时间运行工作者的技能，通过持久化提示、事件驱动监视、评审门禁、负责人更新和安全清理来维持统一控制记录。它适用于两个以上工作者各自负责同一目标的独立部分、工作跨越会话或机器、同时涉及 CI、评审、认领与交接等需要单一协调者的场景。核心能力包括维护持久协调状态、分配有界且不重叠的工作、验证工作者声明、设置评审与合并门禁、准备交接文件并安全收尾。使用前需准备指针文件、交接文件、仅追加任务日志、工作者规则、邮箱规则以及事件驱动监视。该技能强调外部内容视为不可信数据，任何外部操作需用户明确授权。
该技能用于设计和运行无人值守的新闻编辑室代理任务，即无需人员逐次监督的周期性与长期运行工作。提供两种运行层级：每次运行使用全新进程，以及持久受监督的会话。核心原则包括显式授权、持久状态、有界资源，以及重启后不重复外部操作的安全恢复机制。适用于计划任务、事件驱动工作、需要落地证明的外部操作等场景，并给出明确的检查点、租约、消息投递和资源控制规则。
京东 AI付一站式接入 Agent，用于引导并执行京东 AI付服务端代码集成、客户端 SDK 集成、沙箱联调、生产配置替换与上线验证，并提供产品开通、实名认证、证书密钥获取等平台侧操作指引。
Klisk 是一个以编程方式构建 AI 智能体的框架，封装 OpenAI Agents SDK，提供约定、CLI 与可视化 Studio，并通过 LiteLLM 支持多种 LLM 提供商。本技能用于指导用户创建 AI 智能体。
llm-wiki 是一个基于 Karpathy 的 LLM Wiki 模式构建的技能，用于从原始资料持续积累并维护一个持久化的 Markdown 知识 wiki。它通过 /llm-wiki 命令执行初始化、资料摄入、查询、健康检查与状态查看等操作。
为 Claude Code 项目生成初始配置：自动识别项目类型并输出 settings.local.json 权限、CLAUDE.md 与 .gitignore，另可清理已有权限文件中的冗余、密钥泄漏与失效 MCP 引用。
rule-setup 是一个仅限显式调用的技能，用于把分类化的智能体工作流约定和可选的 Cursor 子智能体模型约束安装到项目中。它只做拼装、不重写内容，按固定顺序合并选定文件，并处理 Git 忽略与冲突确认。
该技能聚焦生成式优化，使用高斯混合模型与条件流匹配模型处理优化任务，属于机器学习与智能体工具方向。资料中用法、指令和示例均标注为待补充，暂未提供具体操作细节。
用于审计 Joel 的 Pi/joelclaw 技能：检查已加载的技能根目录、重复技能、过期或未使用技能、提示词预算开销与描述精简。适合在压缩技能提示词预算、查找重复技能、审计启用/禁用技能根目录或决定移除哪些技能/插件时使用。
用于在 Claude Code 中配置与排查 MCP 服务器的技能，提供 Slack、Sentry、PostHog、Figma、Frame0、Playwright、Neon 等安装命令、作用域说明与验证排错步骤。
lore 是一个本地 SQLite + FTS5 的智能体会话记忆存储 CLI，无服务器运行，可跨多种 harness（claude-code、codex、cursor 等）共享 ~/.lore/lore.db，用于检索、回读、导航和写入历史会话记录。
面向智能体的文档写作参考，适用于创建或编辑 skill，以及修改 AGENTS.md、CLAUDE.md 等由智能体消费的文档，讲解上下文指针、信息层级、完成标准等写作杠杆。
该技能提供构建自主编程智能体的设计模式，参考 Cline 与 OpenAI Codex 的思路。内容涵盖智能体循环（思考-决策-执行-观察）、多模型架构、工具与函数调用 API 设计、权限与审批系统、沙箱执行、浏览器自动化以及人在回路工作流。适合在开发自主 AI 智能体、设计工具调用接口、实现权限审批机制、为智能体添加浏览器自动化或设计人机协作流程时使用。
面向 Claude Code（智能编码工具）的综合使用指南技能，汇总配置模板、提示策略、调试技巧与最佳实践，帮助开发者更高效地配置和使用该工具。
一个用于并行调度多个独立智能体的技能：当存在2个及以上彼此无共享状态、无顺序依赖的任务时，为每个独立问题域分配一个智能体并让它们并发工作，以节省串行排查时间。
llm-app-patterns 是一套用于构建 LLM 应用的生产级模式集合，灵感来自 Dify 与行业最佳实践。它覆盖 RAG 流水线、智能体架构、提示词 IDE 以及 LLMOps 监控等主题，适合在设计 LLM 驱动应用、实现检索增强生成、构建带工具的 AI 智能体、搭建 LLMOps 监控或在多种智能体架构间做选择时参考。内容以代码示例与配置片段为主，包含文档切分策略、向量数据库与嵌入模型选型、检索策略、生成提示模板、ReAct、函数调用、计划执行、多智能体协作等模式，以及提示词模板、版本管理与 A/B 测试、提示链、指标追踪、日志与追踪、评估框架等实践。
mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务交互。该指南以「服务器质量取决于其帮助 LLM 完成真实世界任务的能力」为核心衡量标准，将开发流程划分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与测试、创建评估。指南推荐使用 TypeScript（配合官方 SDK）或 Python（FastMCP）作为开发语言，远程服务器使用 Streamable HTTP 传输，本地服务器使用 stdio。内容涵盖 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息、输入/输出 Schema 设计、工具注解（readOnlyHint、destructiveHint 等）、代码质量检查、使用 MCP Inspector 测试，以及创建 10 道评估问题的 XML 格式规范。适用于需要为 LLM 构建外部服务集成工具的开发者。
这是一个关于提示工程（Prompt Engineering）的专家指南，聚焦于提升大语言模型（LLM）输出性能、可靠性与可控性的进阶技巧。内容涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统与系统提示设计等核心能力，并给出可复用的示例。适合希望改进提示词、学习提示策略、优化生产环境提示的用户参考。
mcp-vstash 是 vstash 文档记忆的 MCP 服务器集成，让 Claude Desktop、Cursor、Copilot 等支持 MCP 的 AI 助手通过 MCP 搜索并基于本地文档记忆回答问题。
Ralph 是一个自主智能体循环，用于端到端实现功能：把功能拆成小型用户故事，每次迭代由全新智能体在干净上下文中完成一个故事，并通过 git、progress.txt 和 prd.json 保持记忆。
面向 Rails 项目的“第二意见”审查技能：把分支、PR 或未提交改动交给本地已安装的智能体 CLI（claude、codex、opencode、gemini、aider 等）评审，并按自审→外部评审→对账→综合的流程输出带 H/M/L 严重度分级的结论。
context7-mcp 是一个面向编程助手的技能，用于在用户询问库、框架、API 参考或需要代码示例时，通过 Context7 获取最新文档，而不是依赖训练数据。适用于配置问题、库相关代码编写、API 查询及特定框架提及等场景。
Latency Quality Tradeoff Optimizer 是一个用于对比模型、解码、缓存与路由配置的 Agent 技能，帮助在质量、延迟与成本之间找到切实可用的折中方案，适合需要兼顾准确性与实际运行效率的系统。
用于诊断 RAG（检索增强生成）系统故障来源的智能体技能：区分检索、上下文选择、依据落地与生成四个环节的失误，在改动整个技术栈前先定位问题所在，并建议最小化的针对性修复。